长期资本管理公司（Long-Term Capital Management，简称LTCM）是一家成立于1994年的对冲基金公司，总部设在格林威治，主要从事定息债务工具套利活动。公司汇聚了集诺贝尔奖获得者、前财政部及美联储官员、计算机专家、金融学教授和顶级交易员于一体的跨行业“梦幻”团队。凭借数量模型为驱动的投资策略，在前4年里，LTCM快速取得了骄人业绩^〔1〕。然而，由于风控体系的重大缺陷，LTCM在1998年短短几个月内，快速崩盘^〔2〕。LTCM的破产还造成了巨大的溢出效应，使得华尔街各金融机构暴露在1万亿美元级别的风险之下。最终，依靠美联储关键时刻的出手，美国才避免陷入一场系统性金融危机。因此分析总结LTCM失败案例对于完善国有资本运营公司风控体系具有重要参考意义。

一、LTCM兴衰之路

（一）“梦幻”团队：精英荟萃

LTCM掌门人梅里韦瑟（Meriwether）被誉为能“点石成金”的华尔街债券套利之父。他聚集了华尔街一批证券交易精英加盟，如1997年诺贝尔经济学奖得主默顿（Robert Merton）和斯科尔斯（Myron Scholes），他们因期权定价公式荣获诺贝尔奖；前财政部副部长及联储副主席莫里斯（David Mullis)；前所罗门兄弟债券交易部主管罗森菲尔德（Rosenfeld)。公司刚成立时共有25位博士，1990年诺贝尔经济学奖获得者斯科尔斯在斯坦福大学的同事威廉·夏普曾说道：“LTCM也许是世界上学术水平最高的金融机构。”^〔3〕团队内荟萃职业巨星、公关明星、学术巨人，被称为“梦幻组合”。

（二）交易逻辑：数据驱动的策略

从策略层面来看，LTCM可以说是走在金融科技的最前沿，早在上世纪90年代初就基于数据和模型进行投资。LTCM的套利策略各种各样，这些策略致力于寻找股票、债券、掉期、期货和其他多种衍生品市场中的错误定价机会。

LTCM涉及过的产品和策略类型众多，例如利差套利、流动性套利、配对股票交易、波动率交易、并购套利业务。以基于均值回复的高杠杆套利策略为例，该策略广泛应用于新兴市场。为了精确发现投资时机，LTCM搭建了自动化投资系统。从模型构建来看，斯科尔斯和默顿将金融市场历史交易资料、已有的市场理论、学术研究报告和市场信息有机结合在一起，形成了一套较完整的自动投资模型^〔4〕。他们利用计算机处理大量历史数据，通过连续而精密的计算得到两种不同金融工具间的正常历史价格差，然后结合市场信息分析它们之间的最新价格差。如果两者出现偏差，并且该偏差正在放大，计算机立即建立起庞大的债券和衍生工具组合，大举套利入市投资。经过市场一段时间调整，放大的偏差会自动恢复到正常轨迹上，此时模型指令平仓离场，获取偏差的差值。

但由于这种利差非常小，导致每笔交易的收益非常有限，只能获得市场平均收益，所以需要很高的杠杆比率将收益率放大。据统计，LTCM利用从投资者筹得的22亿美元资本作抵押，买入价值3250亿美元证券，杠杆比率高达约60倍^〔5〕。高杠杆、赌方向式的投资策略注定了LTCM的命运将会坎坷。

（三）在“黑天鹅”冲击下，LTCM走下神坛

LTCM主要采取两大策略。一是利差套利策略。1996年，买入意大利等欧洲国债，使用德国国债对冲，LTCM模型预测，随着欧元的启动上述国家的债券与德国债券的息差缩减，市场表现与公司的预测惊人的一致，因此投资获得了巨大收益回报。二是流动性套利策略。LTCM认为虽然某些资产因为流动性不一样而导致价格会有细小差异，但它们最终会弥合。在该思想的指导下，公司买入发行一段时间的过期国债^〔6〕，同时向市场提供流动性高的当期国债^〔7〕。

在市场“风平浪静”时，这些策略为公司赚得盆满钵满。1994~1997年间，LTCM业绩辉煌。公司从成立之初的12.5亿美元资产净值，一路攀升到1997年末的48亿美元，净增长2.84倍。各年投资回报率分别为：1994年28.5%、1995年42.8%、1996年40.8%、1997年17%。“暴利”的光环让LTCM名声大噪，即便开出了非常苛刻的投资条件^〔8〕，各路投资者依然蜂拥而至，其中包括瑞银等顶级金融机构。开始的几年中，LTCM确实为投资者带来了丰厚的投资收益。当时，一切看起来都那么美好。然而，致命风险早已潜伏在深处。

1998年8月17日，俄罗斯政府将卢布贬值，国内发行的国债违约，并宣布暂停向外国债权人支付还款。这引发了资本市场的连锁效应，资金纷纷从新兴市场撤离，投向更加安全的美国、德国等市场，直接结果就是西方国家与新兴市场的债券价差大幅拉开，使得LTCM模型策略完全失效^〔9〕。由于当时做多意大利国债、做空德国国债，随着价格偏离预期，策略已开始出现亏损。如果及时止损，还有一线生机。然而，LTCM风险模型忽略了小概率事件，根据模型，发出了逆向加仓的操作信号，不断放大杠杆金，杠杆比率高达60倍。之后，在短短百天内公司资产净值暴跌90%，净亏损43亿美金，已经踏入破产边缘。后来即使美联储等机构出资进行救助，LTCM仍于2000年倒闭清算。

二、LTCM失败原因

（一）直接原因：流动性转移^〔10〕

俄罗斯债务违约导致了全球固定收益市场出现流动性转移（Flights to Liquidity），最终LTCM迅速崩溃。当危机来临时，市场出现恐慌情绪，固定收益投资组合经理开始将资金转向流动性更强的资产，许多投资者将投资转向美国国债市场。市场恐慌情绪太强，以至于投资者不仅将资金转移到美国国债，而且还转移到美国国债市场流动性最强的部分——最近发行国债。尽管美国国债市场在正常市场条件下流动性相对较高，但全球范围内的流动性转移剧烈冲击着流动的国债。现有国债和非现有国债的收益率之间的利差急剧扩大。这使得LTCM策略失效并出现大量亏损。

（二）重要原因：激进的投资策略^〔11〕

“高杠杆+单一数据驱动”体现了LTCM激进的策略。LTCM从投资者处筹集22亿美元，竟然买入价值3250亿美元证券，杠杆比率高达60倍。在行情好时，高杠杆固然能带来高收益。然而，一旦市场走势不如预期，高杠杆会带来致命一击，这使得投资变成了一场“只能赢、不能输”的赌局。此外，过于依赖复杂数学模型体现了公司管理层的过度自信。利用复杂的数学和统计模型来进行交易决策，在正常行情下确实可能获得超额收益。任何一个模型奏效的前提是历史规律会简单重复，但现实是市场模式经常转变，甚至会出现“黑天鹅”和“灰犀牛”事件，这些事件是模型无法识别和处理的，也无法计算极端事件的发生概率，更无法应对1997年和1998年的金融危机，这也是所有数据驱动投资的通病。

（三）本质原因：风控模型严重缺陷

LTCM相信他们的数学模型可以应对市场上的一切情况，从而凸显潜在的风险。LTCM过度杠杆化资产负债表和表外风险敞口是导致其濒临破产的关键因素。但杠杆过高的问题不仅存在于长期资本管理公司或其他对冲基金公司。1998年，其他金融机构的杠杆率与LTCM的杠杆率相同，在某些情况下甚至更高。总统金融市场工作组^〔12〕就 LTCM 事件编写的一份报告指出，1998 年初（在 LTCM 开始遭受损失之前），LTCM 的资产负债表杠杆超过 25:1，这意味着很大的风险。报告进一步指出，截至1998年底，五家最大的投资银行的平均杠杆率为27:1。这说明，LTCM破产的根本原因在于风控体系的缺陷。公司所采取的传统VaR^〔13〕（Value at risk）模型低估了金融资产收益分布的“肥尾”现象。

（四）流动性危机导致LTCM崩盘

利差和期权波动率的大幅上升导致了LTCM在短短1个月损失了44%的本金，叠加无法追加保证金的要求，导致公司面临严重的现金流动性问题。尤其是在特殊运营风格下，这种流动性问题尤为突出。由于LTCM对策略和持仓持有非常严格的保密协议，他们会将每个策略分割成不同的交易，分别交给不同的银行执行，使得别人无法猜到他们在做什么。

这样的做法就使得在风险爆发之时，如果公司合约分属不同的交易对手，那么LTCM需要为每个交易对手都提供高昂的保证金。但是随着亏损的增加，当时的LTCM已经难以缴纳足够的保证金，甚至也缺少能够用来抵押的高价值资产。1998年第四季度，LTCM所处形势更加恶化，为此不少银行开始对投资失误进行大幅销账。其中瑞银冲销7亿美元，相当于投资总额的3/4，德累斯登银行冲销1.45亿美元，瑞士信贷5500万美元^〔14〕，这导致LTCM最终走向破产的结局。

三、主要启示

和多数人预料相反的是，LTCM不是没有风控，而是具有当时比较先进的风控系统，这套系统也保证长期资本管理公司在最初的几年保持了不错的业绩。正如当时《经济学人》的评价：“长期资本将风险控制从拍脑袋发展成一门科学。”然而，数学模型终究难以定量极端行情下的风险分布，当俄罗斯金融危机爆发时，模型的假设都将不再成立。这对所有金融、投资业务强化风险管理都具有较强的警示意义，即永远保持对市场的敬畏之心。

（一）风险管理需要更加关注极端情况下的压力测试^〔15〕

金融科技的发展让数据、模型驱动的风控已经成为先进投资机构的标配。但任何数学模型都基于一定的假设前提，对金融风险的定量分析，并不能完全测度真实的资本市场的风险。即便最复杂的金融模型也会受到模型风险和参数风险的影响，所以应该考虑采取压力测试或情景分析等定性方法来对定量模型进行调整和完善。LTCM使用的数学模型的关键假设是多头和空头头寸之间的高度相关性。在正常行情下，确实存在这一规律^〔16〕。然而，在金融危机时期，多头和空头之间的相关性可能下降至80%。传统的风险定价公式此时基本失效。因此，需要关注极端市场情况下压力测试，即测试各业务板块是否有充足的资本金和流动性资产来抵御极端的市场情景。

（二）应将流动性风险纳入风险模型

流动性转移的现象在资本市场危机中很常见，因此应该将其纳入风险模型中，可以通过将证券分类为流动性或非流动性来粗略地实现。流动性证券被赋予流动性因素的正敞口，非流动性证券的流动性系数为负。因子变动的规模（以流动性和非流动性证券之间价差的变动来衡量）可以通过统计等方法评估（可以使用危机时期作为“最坏情况”情景）。因此，完善风险模型时需要更加关注融资流动性风险和市场流动性风险^〔17〕。

（三）需要高度关注隐含风险因子

风险管理绝不仅仅包括法律合规问题，也包括市场风险、流动性等风险因素。LTCM自认为已经构建了足够分散的最优组合，能够对风险进行对冲。但这些投资因子中却隐含着几个共同的风险因子，可以概括为投资者信心和市场流动性因子。其“做多”的很多因子都与这两个因子正相关，然而并没有对冲的手段。所以，从定量角度来看，当市场稳定时，风险模型呈现出分散化效应。但当市场风险爆发时，投资者信心和流动性下降，所有的盈利因子高度相关，同时下跌，风险模型实际损失会远超过预期损失。因此，各类投资机构需要关注各业务间的背后逻辑和关联性，准确识别各业务共同的隐含风险因子，有效度量这些风险敞口，并通过各种对冲手段控制和降低风险敞口的规模。

（四）反思投资中对数据模型的使用

LTCM破产最大一个教训就是数学模型的假设前提和回测结果都是建立在历史数据的基础上，但统计数据无法完全预测未来。LTCM的主要投资策略建立在两种资产存在正相关性，但在小概率事件发生时，这两种资产的相关性可能突然为负。一旦这种情况发生，就会对已有的风控系统造成致命打击，出现统计学上的“肥尾现象”。就长期资本管理公司而言，风险是通过“风险价值”方法（VaR）来衡量的，根据历史数据估计投资组合在给定时间内可能遭受的损失金额。由于 VaR 关注的仅仅是证券价格的波动性，完全独立于风险的基本来源，没有考虑流动性风险、主权债券违约风险等因素。因此需要注意不能过度依赖于模型判断，尤其要避免极端行情下的模型失效，通过专家经验判断进行更有效的风险管理。

（国新咨询）

注释

〔1〕 投资回报为：1994年28.5%、1995年42.8%、1996年40.8%、1997年17%。

〔2〕 资料来源：https://xueqiu.com/5438041668/141433395。

〔3〕 《满盘皆输—美国长期资本管理公司（LTCM）是如何失败的》，经济导报，1999年第2期。

〔4〕 资料来源：https://baike.so.com/doc/5809981-6022782.html。

〔5〕 张陶伟等，《长期资本管理公司的兴衰及启示》，国际金融研究，1999年第1期。

〔6〕 过期国债是指发行过一段时间的国债，当期国债是指刚刚发行的国债。

〔7〕 朱雪莹，《1998年俄债违约下的巨星陨落：LTCM往事》，华尔街见闻，2022年3月14日。

〔8〕 LTCM对投资的条件包括：三年不得赎回，不能向公司询问投资的类型，管理费最高可收到27%。

〔9〕 做多意大利国债、做空德国国债策略发生了双边亏损。

〔10〕 Case Study：LTCM Taken From Sunguard, Bancware Erisk. Spring 2006, University of Houston.

〔11〕 Paul L.Lee,《A Retrospective on the Demise of Long-Term Capital Management》, Columbia Law School’s Blog, September,10,2018.

〔12〕 总统金融市场工作组（The President’s Working Group on Financial Markets），俗称暴跌保护小组（Plunge Protection Team,PPT), 是根据美国总统罗纳德·里根于1988 年3月18日签署的第12631号行政命令创建的。

〔13〕 在险价值（VaR）指的是在一定时期内核一定置信水平下，投资组合发生的最大损失。

〔14〕 朱雪莹，《1998年俄债违约下的巨星陨落：LTCM往事》，华尔街见闻，2022年3月14日。

〔15〕 Case Study：LTCM Taken From Sunguard, Bancware Erisk. Spring 2006, University of Houston.

〔16〕 不同信用质量的公司债券之间的相关性将共同变化（两年内相关性在 90~95% 之间）。

〔17〕 融资流动性风险是指企业无法通过融资获得足够的现金或资产来履行其义务的风险。市场流动性风险是指机构由于流动性出现问题，希望尽快变卖资产获得现金，但由于短期难以完成交易，只能以低于市场价格交易而产生损失的风险。